Acá hago una intro épica para mi tema de tesis.

PRIMER PASO
| Metodología de investigación

Para llevar esto a cabo, conformé una muestra territorial, tomando un punto aleatorio dentro de cada …

Código
ciudad = st_read("https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/ministerio-de-educacion/perimetro/perimetro.geojson") %>% 
  #mutate(AREAKM2 = round((AREA/1000000),2)) %>% 
  st_transform(4326)#%>%
FALSE Reading layer `perimetro' from data source 
FALSE   `https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/ministerio-de-educacion/perimetro/perimetro.geojson' 
FALSE   using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 1 feature and 2 fields
FALSE Geometry type: MULTIPOLYGON
FALSE Dimension:     XY
FALSE Bounding box:  xmin: -58.53152 ymin: -34.70529 xmax: -58.33516 ymax: -34.52649
FALSE Geodetic CRS:  WGS 84
  #arrange(BARRIO)

colectivos_paradas = st_read("https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/transporte-y-obras-publicas/colectivos-paradas/paradas-de-colectivo.geojson") %>% 
  #mutate(AREAKM2 = round((AREA/1000000),2)) %>% 
  st_transform(4326)#%>%
FALSE Reading layer `paradas-de-colectivo' from data source 
FALSE   `https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/transporte-y-obras-publicas/colectivos-paradas/paradas-de-colectivo.geojson' 
FALSE   using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 6962 features and 20 fields
FALSE Geometry type: POINT
FALSE Dimension:     XY
FALSE Bounding box:  xmin: -583445500 ymin: -34.70066 xmax: -58.34234 ymax: -34.53648
FALSE Geodetic CRS:  WGS 84
  #arrange(BARRIO)


espacios_verdes = st_read("https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/secretaria-de-desarrollo-urbano/espacios-verdes/espacio_verde_publico.geojson") %>% 
  st_make_valid() 
FALSE Reading layer `espacio_verde_publico' from data source 
FALSE   `https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/secretaria-de-desarrollo-urbano/espacios-verdes/espacio_verde_publico.geojson' 
FALSE   using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 2144 features and 18 fields
FALSE Geometry type: MULTIPOLYGON
FALSE Dimension:     XY
FALSE Bounding box:  xmin: -58.53175 ymin: -34.70557 xmax: -58.33983 ymax: -34.52657
FALSE Geodetic CRS:  WGS 84
#eevv_unido = st_union(mb_eevv)


# RESTO LAS GEOMETRIAS DE ESPACIOS VERDES A LOS BARRIOS PARA QUE CUANDO GENERE LOS PUNTOS ALEATORIOS, NO CAIGAN AHÍ (Restar geometria2 de geometria1):

#barrios_sverde = st_difference(barrios, eevv_unido) 

#LO GUARDO Y LO LLAMO PARA NO REPETIR:

#barrios_sverde = st_read("data/barrios_sverde.geojson")

#GENERO Y GUARDO LOS PTOS ALEATORIOS PORQUE SINO CADA VEZ QUE CORRO EL CODIGO, SON NUEVOS:

#puntos_aleatoriossv <- rowwise(barrios_sverde) %>%
#  mutate(punto_aleatorio = st_sample(geometry, 1, type = "random")) %>% 
#  st_drop_geometry(geometry) %>% 
#  st_as_sf()

#st_write(puntos_aleatoriossv, "data/nuevos_puntos.geojson")

#puntos_aleatorios = st_read("data/nuevos_puntos.geojson")